典型文献
分区协作遗传算法及其在大规模TSP问题中的应用
文献摘要：
针对传统遗传算法(Genetic AIgorthm,GA)在求解大规模路径优化问题时容易陷入局部最优问题,提出一种分区协作优化模型,以提升种群多样性及局部搜索能力.首先,根据拟分区的规模基本相同,以代价函数为依据提出一种自适应聚类分区方法,将大规模路径优化划分为若干分区,采用传统GA算法获得局部的最短路径排列;然后,按照就近原则将分区最短路径进行拼接,获得大规模路径优化问题的最优解,并利用4个TSPLIB标准集进行试验验证.最后,利用Rat195TSP实例探究分区数目对优化结果的影响.结果表明,分区数目相同时,路径规模与优化结果具有明显正相关关系.Rat195TSP实例拟合表明,分区数与最优解满足凹函数特性,当分区数目在8～12时,获得的最优解效果最好.
文献关键词：
路径优化;遗传算法;聚类分区;大规模TSP
中图分类号：
作者姓名：
邢凯;肖洒;赖菲;王铁广;方赛银;李明
作者机构：
西南林业大学机械与交通学院,昆明650224
文献出处：
引用格式：
[1]邢凯;肖洒;赖菲;王铁广;方赛银;李明-.分区协作遗传算法及其在大规模TSP问题中的应用)[J].机械工程师,2022(02):27-29,32
A类：
AIgorthm,Rat195TSP
B类：
Genetic,GA,路径优化,优化问题,局部最优,种群多样性,局部搜索,搜索能力,基本相同,代价函数,自适应聚类,聚类分区,分区方法,若干分,最短路径,就近原则,拼接,最优解,TSPLIB,标准集
AB值：
0.326439
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
